diff --git a/capcut_agent/comments.py b/capcut_agent/comments.py
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--- a/capcut_agent/comments.py
+++ b/capcut_agent/comments.py
@@ -9,7 +9,7 @@ from __future__ import annotations
 import json
 import re
 import urllib.request
-from typing import Dict, List
+from typing import Dict, List, Optional
 
 H_LAB = "https://h-lab.tolag.shop"
 
@@ -97,3 +97,32 @@ def top_liked(comments: List[Dict], exclude: set, n: int = 20) -> List[int]:
     rest = [c for c in comments if c["idx"] not in exclude]
     rest.sort(key=lambda c: -c["likeCount"])
     return [c["idx"] for c in rest[:n]]
+
+
+def match_slots(comments: List[Dict], start: float, total: float, n: int,
+                exclude=None) -> List[Optional[int]]:
+    """구간을 n개 슬롯으로 잘라 슬롯마다 댓글 1개씩 배정 — 통짜 모드용.
+
+    슬롯 k = 원본 [start + k·total/n, start + (k+1)·total/n).
+    통짜 모드는 구간을 그대로 이어붙여 **타임라인 시각 = 원본 시각**이라 이 계산이 성립한다
+    (컷 있는 모드는 컷 순서를 섞어 재배치하므로 쓰면 안 된다 — 내용 기반 추천을 쓸 것).
+
+    각 슬롯은 그 시간대를 언급한 댓글 중 좋아요 최다 1개. 없으면 None.
+    한 댓글이 두 슬롯에 겹치지 않는다. exclude(idx 집합)는 처음부터 제외.
+    Returns: 길이 n 리스트 (n<=0 이거나 total<=0 이면 빈 리스트)
+    """
+    if n <= 0 or total <= 0:
+        return []
+    used = set(exclude or ())
+    step = total / n
+    out: List[Optional[int]] = []
+    for k in range(n):
+        s = start + k * step
+        pick = None
+        for idx in match_ranges(comments, [(s, s + step)]):
+            if idx not in used:
+                pick = idx
+                used.add(idx)
+                break
+        out.append(pick)
+    return out